codeforces Looksery Cup 2015 H Degenerate Matrix

本文介绍了一个关于寻找与给定矩阵最接近的退化矩阵的问题。通过定义矩阵的范数及退化条件,采用二分搜索法求解最小可能的范数值,并提供了完整的C++代码实现。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

The determinant of a matrix 2 × 2 is defined as follows:

A matrix is called degenerate if its determinant is equal to zero.

The norm ||A|| of a matrix A is defined as a maximum of absolute values of its elements.

You are given a matrix . Consider any degenerate matrix B such that norm ||A - B|| is minimum possible. Determine||A - B||.

Input

The first line contains two integers a and b (|a|, |b| ≤ 109), the elements of the first row of matrix A.

The second line contains two integers c and d (|c|, |d| ≤ 109) the elements of the second row of matrix A.

Output

Output a single real number, the minimum possible value of ||A - B||. Your answer is considered to be correct if its absolute or relative error does not exceed 10 - 9.

Sample test(s)
input
1 2
3 4
output
0.2000000000
input
1 0
0 1
output
0.5000000000
Note

In the first sample matrix B is 

In the second sample matrix B is 

这道题能够用二分做,由于要求矩阵最大值的最小值,所以最后A矩阵的每一个元素和B矩阵的每一个元素差值都小于等于一个数时最小,所以从0到10^9枚举差值,然后依据范围二分。

#include<iostream>
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<math.h>
#include<vector>
#include<map>
#include<queue>
#include<stack>
#include<string>
#include<algorithm>
using namespace std;
int main()
{
	int n,m,i,j;
	double l,r,mid,a,b,c,d,a1,a2,b1,b2,c1,c2,d1,d2,t1,t2,s1,s2;
	while(scanf("%lf%lf%lf%lf",&a,&b,&c,&d)!=EOF)
	{
		l=0.0,r=1000000000.0;
		for(i=1;i<=100000;i++){
		   mid=(l+r)/2.0;
		   a1=a+mid;a2=a-mid;
	       b1=b+mid;b2=b-mid;
		   c1=c+mid;c2=c-mid;
		   d1=d+mid;d2=d-mid;
		   t1=min(min(a1*d1,a1*d2),min(a2*d1,a2*d2));
		   t2=min(min(b1*c1,b1*c2),min(b2*c1,b2*c2));
		   s1=max(max(a1*d1,a1*d2),max(a2*d1,a2*d2));
		   s2=max(max(b1*c1,b1*c2),max(b2*c1,b2*c2));
		   if(t1<=s2 && t2<=s1)r=mid;
		   else l=mid;
		}
		double ans=l;
		printf("%.11f\n",ans);
	}
	return 0;
}


转载于:https://www.cnblogs.com/wzzkaifa/p/7211798.html

内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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